Wiw*_*iwi 5 python gpu tensorflow2.x
我正在使用 tensorflow-2 gpu 和 tf.data.Dataset。小模型训练有效。
在训练更大的模型时，首先一切正常：使用了 gpu，第一个 epoch 可以正常工作（但我使用了大部分 gpu 内存）。
在验证时，我遇到了 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 的各种分配，无法分配的字节数越来越少（从 922Mb 到 337Mb）。我目前没有指标也没有回调，我正在使用tf.keras.Model.fit. 如果我删除验证数据，培训将继续。
我的问题是什么？我该如何调试？
在 tf1 中，我可以使用RunOptions(report_tensor_allocations_upon_oom=True)tf2 中是否存在任何等效项？
这发生在 tensorflow==2.1.0 。
小智 0
这些并没有出现在 2.0 alpha TensorFlow 中，而是出现在 2.0 中。
pip安装tensorflow-gpu==2.0.0：内存泄漏！
pip installtensorflow-gpu==2.0.0-alpha：就可以了！
试试看
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